論文の概要: A Neurodiversity-Inspired Solver for the Abstraction \& Reasoning Corpus
(ARC) Using Visual Imagery and Program Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09425v3
- Date: Tue, 31 Oct 2023 18:05:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 18:06:59.265558
- Title: A Neurodiversity-Inspired Solver for the Abstraction \& Reasoning Corpus
(ARC) Using Visual Imagery and Program Synthesis
- Title（参考訳）: 視覚画像とプログラム合成を用いた抽象的推論コーパス(ARC)のための神経多様性に着想を得た解法
- Authors: James Ainooson, Deepayan Sanyal, Joel P. Michelson, Yuan Yang,
Maithilee Kunda
- Abstract要約: 我々は,人間の心的イメージ能力に触発されたコア知識の視覚的表現を組み合わせた,コア知識に対する新たなAIアプローチを提案する。
我々は,ARC(Abstraction & Reasoning)の課題に対して,システムの性能を実証する。
2022年のグローバルARCathonチャレンジでプライベートテストセットを4位で終えたのと同様に、公開可能なARCアイテムからの実験結果を共有します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.593059418464748
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Core knowledge about physical objects -- e.g., their permanency, spatial
transformations, and interactions -- is one of the most fundamental building
blocks of biological intelligence across humans and non-human animals. While AI
techniques in certain domains (e.g. vision, NLP) have advanced dramatically in
recent years, no current AI systems can yet match human abilities in flexibly
applying core knowledge to solve novel tasks. We propose a new AI approach to
core knowledge that combines 1) visual representations of core knowledge
inspired by human mental imagery abilities, especially as observed in studies
of neurodivergent individuals; with 2) tree-search-based program synthesis for
flexibly combining core knowledge to form new reasoning strategies on the fly.
We demonstrate our system's performance on the very difficult Abstraction \&
Reasoning Corpus (ARC) challenge, and we share experimental results from
publicly available ARC items as well as from our 4th-place finish on the
private test set during the 2022 global ARCathon challenge.
- Abstract（参考訳）: 物理的物体に関するコア知識(例えば、その永続性、空間的変換、相互作用)は、人間と非ヒト動物の間の生物学的知性の最も基本的な構成要素の1つである。
特定の領域(例えばビジョン、NLP)におけるAI技術は近年劇的に進歩しているが、現在のAIシステムは、新しいタスクを解くためにコア知識を柔軟に適用する人間の能力に相容れない。
我々は、コア知識と組み合わせた新しいAIアプローチを提案する。
1)人間の心的イメージ能力に触発されたコア知識の視覚的表現,特にニューロダイバージェント個体の研究で観察される。
2) 木探索に基づくプログラム合成は, コア知識を柔軟に組み合わせて新たな推論戦略を構築する。
我々は,非常に難解な抽象化・推論コーパス (arc) 課題において,システムの性能を実証し,2022年のグローバル・アーカソン・チャレンジにおいて,公開可能なarc項目と4位入賞者による実験結果を共有する。
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